最近、SNSショート動画でこれを指摘する動画を見た。
ネットワーク系中心（それ以外も）にこの手法すなわちすり替えが多い。
ここで生成AIに違いを聞いた。
相関関係と因果関係はよく混同されますが、本質的には異なる概念です。
■ 相関関係（correlation）
- 意味：2つの変数が「一緒に変動する傾向がある」こと。
- 例：
- アイスの売上と熱中症患者数が同時に増える。
- 身長と体重には正の相関がある。
- ポイント：
- 相関は「同時に起こっている」だけで、原因と結果の関係を示すものではない。
- 偶然の一致や第三の要因（交絡因子）によって相関が生じることもある。
■ 因果関係（causation）
- 意味：ある要因が「直接的に別の事象を引き起こす」関係。
- 例：
- 喫煙が肺がんのリスクを高める。
- ウイルス感染が発熱を引き起こす。
- ポイント：
- 原因がなければ結果が起こらない（少なくとも確率的に起こりにくい）。
- 実証には実験、統計的因果推論、時間的順序の確認が必要。
■ 違いの整理
| 項目 | 相関関係 | 因果関係 |
| 定義 | 一緒に変動する傾向 | 原因が結果を生み出す |
| 強さ | 統計的な指標（相関係数など）で測定 | 論理・実験・統計的手法で証明 |
| 例 | 気温が上がるとアイス売上と熱中症患者が増える | 気温上昇 → 熱中症患者増加 |
■ よくある誤解（擬似相関）
- アイス売上と熱中症患者数の関係 → 相関はあるが、アイスが熱中症を「引き起こす」わけではない。 → 真の原因は「気温上昇」。
👉 まとめると、
- 相関関係は「一緒に動いている」だけ
- 因果関係は「一方がもう一方を引き起こしている」 です。
まとめ
この違いを理解して、スイッチングが起きていないか検証しましょう。
